Чтобы протестировать алгоритм машинного обучения с использованием подмножества набора данных Python, вы можете использовать различные методы выборки. Вот несколько часто используемых методов:

1. Случайная выборка: случайным образом выберите часть набора данных для целей тестирования. Этот метод прост и прост в реализации.

2. Стратифицированная выборка. Разделите набор данных на разные группы на основе определенных характеристик или меток, а затем пропорционально отберите образцы из каждой группы. Стратифицированная выборка гарантирует, что тестовый набор сохраняет то же распределение классов, что и исходный набор данных.

3. Выборка по времени. Если ваш набор данных включает временной компонент, вы можете разделить его на основе определенного момента времени. Например, вы можете использовать более ранние данные для обучения, а более свежие — для тестирования.

4. Перекрестная проверка. Вместо использования одного набора тестов вы можете выполнить перекрестную проверку, которая включает в себя разделение набора данных на несколько подмножеств или сгибов. Каждая складка используется как тестовый набор, а остальные данные используются для обучения. Этот метод обеспечивает более полную оценку производительности алгоритма.

5. Leave-One-Out: это особый случай перекрестной проверки, при котором каждая выборка в наборе данных используется как тестовый набор, а остальные выборки используются для обучения. Исключение одного особенно полезно для небольших наборов данных.

6. Перекрестная проверка K-крата: разделите набор данных на K складок одинакового размера и итеративно используйте каждую складку в качестве тестового набора, в то время как оставшиеся складки K-1 используются для обучения. Этот метод обеспечивает баланс между эффективностью вычислений и оценкой модели.

7. Метод удержания: зарезервируйте определенный процент набора данных для тестирования, а оставшуюся часть используйте для обучения. Этот подход прост, но может привести к высокой дисперсии в зависимости от случайного разделения.